Kõnevihakete tuvastamine — kahjuliku teksti automaatne klassifitseerimine
Kõnevihakete tuvastamine on loomuliku keele töötlemise ülesanne, mis automaatselt tuvastab vihkavat, solvavat või kahjulikku teksti sotsiaalmeedias ja veebiplatvormidel. Ülesannet täpsustasid Davidson ja kolleegid (2017), kes näitasid, miks ehtsa kõneviha eristamine pelgalt solvavast keelest on keeruline, eraldiseisev klassifitseerimisprobleem, mitte üksik toksilisuse skoor.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- Davidson, T., Warmsley, D., Macy, M. & Weber, I. (2017). Automated Hate Speech Detection and the Problem of Offensive Language. ICWSM, 11(1), 512-515. DOI: 10.1609/icwsm.v11i1.14955 ↗
- Fortuna, P. & Nunes, S. (2018). A Survey on Automatic Detection of Hate Speech in Text. ACM Computing Surveys, 51(4), 1-30. DOI: 10.1145/3232676 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 1). Automated Hate Speech Detection. ScholarGate. https://scholargate.app/et/text-mining/hate-speech-detection
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- BERT-i manusedTekstikaeve↔ compare
- Võltsuudiste tuvastamineTekstikaeve↔ compare
- SentimentanalüüsTekstikaeve↔ compare
- Teksti klassifitseerimineTekstikaeve↔ compare
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →